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基于空间分解和时间融合的基于学习的视频压缩的帧间预测
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了几种学习视频压缩的方法，包括基于空间分解和时间融合的帧间预测方法、基于联合时空相关性探索的学习型视频压缩、基于时空变换器的视频压缩框架、基于时间上下文挖掘的学习视频压缩、无监督视频分解基于时空迭代推理、通用学习视频压缩、利用基于块运动的特征插值进行视频快速语义分割、分布式编码架构的低复杂度深度视频压缩、使用多域层次约束进行深度参考生成的视频帧间预测、基于动画的视频压缩的预测编码、探究时空多频分析用于实现高保真度和时空一致性的视频预测。
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关键要点
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提出基于空间分解和时间融合的学习视频压缩的帧间预测方法，提高了视频压缩的帧间预测准确性。
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使用一阶光流和二阶流预测来利用时间相关性进行视频编码，取得了最先进的表现结果。
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空间-时间变换器通过整合多个模块提高学习视频压缩性能，获得了13.5%的BD-Rate节省。
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提出了一种端到端的学习视频压缩方法，利用多尺度时序上下文优化压缩方法，实现了更高的比特率节省。
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提出了一种新的时空迭代推理框架，提高了场景分解、分割和预测的能力。
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提出了一种多功能的学习视频压缩框架，支持多种预测模式，优于最新VVC/H.266标准。
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提出了一种新的加速视频推理的方法，实现了几乎6倍的图像分割速度提升。
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基于深度学习的分布式视频编码架构提高了压缩效率，优于传统方法。
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提出了一种深度帧内插网络，通过多域分层约束优化训练，实现在随机存取配置下的BD-rate节省。
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基于图像动画的视频压缩方法有效提高了压缩率，获得了显著的比特率增益。
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提出基于多级小波分析的视频预测网络，具有更高的保真度和时间一致性。
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